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基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断
引用本文:刘东升,李兵,李元,杨博文,张帅.基于自适应多尺度形态梯度与非负矩阵分解的轴承故障诊断[J].振动与冲击,2013,32(19):106-110.
作者姓名:刘东升  李兵  李元  杨博文  张帅
作者单位:1、军械工程学院四系, 石家庄,050003;2、武汉军械士官学校弹药导弹系,武汉,430075
摘    要:轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。

关 键 词:自适应多尺度形态梯度  非负矩阵分解  轴承  特征提取  故障诊断
收稿时间:2012-4-20
修稿时间:2012-5-26
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